¡Bienvenidos al documento de análisis de accidentalidad en la ciudad de Barranquilla! Aquí encontrarán información detallada sobre la cantidad de accidentes por año, los días de la semana con mayor incidencia, el porcentaje de accidentes según su gravedad, el número de accidentes por clase y gravedad, así como la cantidad de accidentes por meses y días de la semana. ¡Comencemos a explorar los datos y descubrir patrones importantes para mejorar la seguridad vial!
Acci_Barranquilla <- read_delim("Accidentalidad_en_Barranquilla.csv",delim = ";",
escape_double = FALSE, trim_ws = TRUE) %>% clean_names() %>%
mutate(dia_accidente = ifelse (dia_accidente == "Lun", "Lunes", dia_accidente),
dia_accidente = ifelse(dia_accidente == "Mar", "Martes", dia_accidente),
dia_accidente = ifelse(dia_accidente == "Mié", "Miercoles", dia_accidente),
dia_accidente = ifelse(dia_accidente == "Jue", "Jueves", dia_accidente),
dia_accidente = ifelse(dia_accidente == "Vie", "Viernes", dia_accidente),
dia_accidente = ifelse(dia_accidente == "Sáb", "Sabado", dia_accidente),
dia_accidente = ifelse(dia_accidente == "Dom", "Domingo", dia_accidente))
Acci_Barranquillaaccidentes_año <- Acci_Barranquilla %>% select(ano_accidente, gravedad_accidente, clase_accidente) %>%
group_by(ano_accidente) %>%
summarise(cantidad_accidentes = n())
acc_año_g <- ggplot(accidentes_año, aes(x = ano_accidente, y = cantidad_accidentes))+
geom_line(color="deepskyblue3")+
geom_point(shape=21, color="white", fill="deepskyblue3", size=3) +
theme_ipsum() +
ggtitle("Accidentes 2015 - 2023")+
xlab("Años")+
ylab("Cantidad de Accidentes")
ggplotly(acc_año_g)heridos <- Acci_Barranquilla %>% select(gravedad_accidente) %>%
group_by(gravedad_accidente) %>%
summarise(cantidad = n(), porcentaje = (cantidad/43205 * 100))
heridos_g <- ggplot(heridos, aes(x = "", y = porcentaje , fill = gravedad_accidente))+
geom_bar(stat = "identity", color = "white")+
theme_ipsum()
ggplotly(heridos_g)num_heridos_año <- Acci_Barranquilla %>% select(ano_accidente, gravedad_accidente) %>%
group_by(ano_accidente, gravedad_accidente) %>%
summarise( n = n())
acc_her_año_g <- ggplot(num_heridos_año, aes(x = ano_accidente, y = n , color = gravedad_accidente))+
geom_line()+
geom_point()+
theme_ipsum()
ggplotly(acc_her_año_g)num_clase_año <- Acci_Barranquilla %>% select(ano_accidente, clase_accidente) %>%
group_by(ano_accidente, clase_accidente) %>%
summarise( n = n())
acc_clase_año_g <- ggplot(num_clase_año, aes(x = ano_accidente, y = n , color = clase_accidente))+
geom_line()+
geom_point()+
theme_ipsum()
ggplotly(acc_clase_año_g)can_acc_mes_22 <- Acci_Barranquilla %>%
select(ano_accidente, mes_accidente) %>%
group_by(ano_accidente, mes_accidente) %>%
summarise(cantidad = n()) %>%
filter(ano_accidente == 2022) %>%
arrange(mes_accidente)
#ordenar meses del año
can_acc_mes_22$mes_accidente <- factor(can_acc_mes_22$mes_accidente, levels = c("enero","febrero","marzo","abril","mayo","junio","julio","agosto","septiembre","octubre","noviembre","diciembre"))
can_acc_mes_22_g <- ggplot(can_acc_mes_22, aes( x = mes_accidente, y = cantidad, fill = mes_accidente))+
geom_bar(stat = "identity", width=0.5)+
theme(legend.position="none")+
theme_ipsum() +
theme(
panel.grid.minor.x = element_blank(),
panel.grid.major.x = element_blank(),
legend.position="none",
axis.text.x = element_text(angle = 80, hjust=1))+
xlab("")+
ylab("Cantidad")
ggplotly(can_acc_mes_22_g)acc_sem <- Acci_Barranquilla %>% select(ano_accidente, dia_accidente) %>%
group_by(dia_accidente) %>%
summarise( cantidad = n())
acc_sem$dia_accidente <- factor(acc_sem$dia_accidente, levels = c("Lunes","Martes","Miercoles","Jueves","Viernes","Sabado","Domingo"))
acc_sem_g <- ggplot(acc_sem, aes(x = dia_accidente, y = cantidad , fill = dia_accidente))+
geom_bar(stat = "identity", width=0.5)+
theme(legend.position="none")+
theme_ipsum()+
theme(
panel.grid.minor.x = element_blank(),
panel.grid.major.x = element_blank(),
legend.position="none")+
xlab("")+
ylab("Cantidad")+
coord_flip()
ggplotly(acc_sem_g)acc_sem_año <- Acci_Barranquilla %>% select(ano_accidente, dia_accidente) %>%
group_by(ano_accidente, dia_accidente) %>%
summarise( cantidad = n())
#ordenar los dias de la semana
acc_sem_año$dia_accidente <- factor(acc_sem_año$dia_accidente, levels = c("Lunes","Martes","Miercoles","Jueves","Viernes","Sabado","Domingo"))
acc_sem_año_g <- ggplot(acc_sem_año, aes(x = ano_accidente, y = cantidad , color = dia_accidente))+
geom_line()+
geom_point()+
theme_ipsum()+
ylab("")+
xlab("Año")
#facet_wrap(~dia_accidente, scale="free_y")
ggplotly(acc_sem_año_g)